Kunstmatige intelligentie blijft de digitale marketing snel transformeren, waardoor het een strategische factor wordt voor bedrijven die op zoek zijn naar efficiëntie, personalisatie en schaalbaarheid in hun campagnes. In het licht van de nieuwste innovaties op het gebied van AI, is een meer diepgaande analyse op zijn plaats over het potentieel van twee benaderingen die de laatste tijd meer aandacht krijgen: voorspellende AI en generatieve AI.

Terwijl voorspellende AI zich richt op patroonanalyses om toekomstig gedrag te voorspellen en inzichten te genereren, tilt generatieve AI creatieve automatisering naar een hoger niveau door het produceren van inhoud die zeer gepersonaliseerd en afgestemd is op de context van de gebruiker. Vandaag de dag is ze een van de grootste aandachtspunten en investeringsgebieden voor marketingteams in bedrijven van verschillende groottes en sectoren.

Secondegegevens van McKinseyDe generatieve AI heeft het potentieel om jaarlijks tussen de 2,6 biljoen en 4,4 biljoen dollar te genereren in de wereldeconomie, waarvan 75% van deze waarde zal worden gegenereerd in vier hoofdgebieden, waaronder marketing en verkoop. Ter referentie is de waarde hoger dan het BBP van de belangrijkste wereldeconomieën in 2024, behalve de Verenigde Staten (US$ 29,27 biljoen), China (US$ 18,27 biljoen) en Duitsland (US$ 4,71 biljoen).

Dit op zich helpt om de impact van de adoptie van nieuwe technologieën gebaseerd op generatieve AI aan te tonen en hoe deze bepalend zullen zijn voor adverteerders die op zoek zijn naar differentiatie en maximalisatie van ROI. Maar blijft de vraag: zijn er andere paden die verkend kunnen worden? En het antwoord is zonder twijfel ja.

Samengestelde AI: waarom de combinatie van verschillende AI-modellen een verschil kan maken

Hoewel generatieve AI momenteel in de schijnwerpers staat, is de belangrijke rol van voorspellende AI-modellen voor digitale reclame tot nu toe onmiskenbaar. Uw rol is het om grote hoeveelheden gegevens om te zetten in bruikbare inzichten, waardoor nauwkeurige segmentaties, campagnemogelijkheden en voorspellingen over consumentengedrag mogelijk worden. Gegevens van RTB House tonen aan dat oplossingen op basis van Deep Learning, een van de meest geavanceerde gebieden van voorspellende AI, tot 50% efficiënter zijn in retargetingcampagnes en 41% effectiever in productaanbevelingen vergeleken met minder geavanceerde technologieën.

Echter, deep learning-algoritmen kunnen worden verbeterd door ze te combineren met andere modellen. De logica erachter is eenvoudig: de combinatie van verschillende AI-modellen kan helpen bij het oplossen van diverse zakelijke uitdagingen en bijdragen aan de verbetering van geavanceerde oplossingen.

Bij RTB House bijvoorbeeld, maken we vooruitgang in de combinatie van Deep Learning-algoritmen (voorspellende AI) met generatieve modellen gebaseerd op GPT-talen en LLM's om de identificatie van doelgroepen met een hoge koopintentie te verbeteren. Deze aanpak stelt algoritmen in staat om naast het gedrag van de gebruiker ook de semantische context van de bezochte pagina's te analyseren, waardoor de targeting en plaatsing van de weergegeven advertenties worden verfijnd. Met andere woorden, dit voegt een extra laag precisie toe, wat leidt tot verbeteringen in de algehele prestaties van de campagnes.

Met de toenemende bezorgdheid over privacy en regelgeving met betrekking tot het gebruik van persoonlijke gegevens, vormen oplossingen op basis van generatieve en voorspellende AI een strategisch alternatief om personalisatie te behouden in omgevingen waar het verzamelen van directe gebruikersinformatie steeds beperkter wordt. Naarmate deze tools evolueren, wordt verwacht dat de adoptie van hybride modellen een marktstandaard wordt, met toepassingen die bijdragen aan de optimalisatie van campagnes en de resultaten die voor adverteerders worden gegenereerd.

Door de voorspellende en generatieve AI-modellen te integreren, laten bedrijven zien hoe deze aanpak digitale marketing kan transformeren door meer gerichte en efficiënte campagnes te bieden. Dit is de nieuwe grens van digitale reclame – en de merken die deze revolutie omarmen, zullen de komende jaren een aanzienlijk concurrentievoordeel hebben.

In deze context is de vraag voor adverteerders niet welke AI-model ze moeten gebruiken in hun marketingstrategieën, maar hoe ze deze kunnen combineren om nog efficiëntere resultaten te behalen en een aanpak te hanteren die beter aansluit bij de toekomst van digitale reclame.

De videobewaking heeft zich aanzienlijk ontwikkeld met de integratie van kunstmatige intelligentie, waardoor het een proactief en voorspellend hulpmiddel is geworden op het gebied van beveiliging. Volgens de studie "Marktomvang en Aandeel Analyse van Video Bewaking AI: Groeitrends en Prognoses (2025-2030)De grootte van de markt voor AI voor videobewaking wordt geschat op 5,98 miljard dollar in 2025 en zal naar verwachting 11,76 miljard dollar bereiken in 2030.

De combinatie van AI en beveiligingsapparaten maakt geavanceerde analyse van verschillende scenario's in realtime mogelijk, waardoor valse alarmen worden verminderd en de detectie van relevante gebeurtenissen wordt verbeterd. Echter, de implementatie van deze technologieën staat voor verschillende uitdagingen, variërend van privacy en cyberbeveiliging tot schaalbaarheid en kosten.

Vermindering van valse alarmen

Een van de belangrijkste uitdagingen van videobewaking met AI is het verminderen van valse alarmen. Traditionele beveiligingssystemen genereerden verschillende onnodige waarschuwingen vanwege omgevingsfactoren, zoals beweging van planten, dieren of slechte weersomstandigheden. AI heeft de nauwkeurigheid van de analyse verbeterd door het gebruik van geavanceerde algoritmen voor gezichtsherkenning, gedragsanalyse en objectclassificatie. Bovendien heeft de integratie van thermische camera's en radar sensoren de detectie geoptimaliseerd in omgevingen met weinig zicht of extreme weersomstandigheden, waardoor de effectiviteit van de beveiligingssystemen is toegenomen.

Regelgeving naleving

Een andere grote uitdaging is privacy en naleving. De capaciteit van AI-gestuurde videobewakingssystemen om individuen te identificeren en te volgen, heeft juridische en ethische zorgen doen ontstaan. Regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) in Europa en vergelijkbare wetten in andere regio's vereisen dat bedrijven maatregelen nemen om de privacy van gegevens te waarborgen. De implementatie van technieken zoals het anonimiseren van beelden en gegevensversleuteling is essentieel om veiligheid te combineren met de bescherming van individuele rechten. Bovendien is de ontwikkeling van oplossingen die gebruikers in staat stellen de toegang tot hun informatie te beheren een groeiende trend in de sector.

cybersecurity

Cybersecurity is een ander cruciaal aspect van videobewaking met AI. Netwerksystemen kunnen kwetsbaar zijn voor cyberaanvallen, waardoor de integriteit van de gegevens en de veiligheid van de faciliteiten in gevaar komen. Om deze risico's te verminderen, is het essentieel geavanceerde beveiligingsprotocollen te implementeren, zoals multi-factor authenticatie, end-to-end encryptie en regelmatige software-updates. Bovendien vermindert de adoptie van rand systemen die gegevens op het apparaat verwerken de blootstelling aan externe bedreigingen en verbetert de reactietijd.

Implementatie en schaalbaarheid

Ten slotte vormen de implementatiekosten en schaalbaarheid barrières voor verschillende eindgebruikers. Hoewel AI-beeldbewakingsoplossingen zeer effectief zijn gebleken, blijft de adoptie beperkt vanwege een verkeerd beeld van de hoge aanschaf- en infrastructuurkosten. No entanto, os avanços em hardware e software estão permitindo o desenvolvimento de soluções mais acessíveis e modulares, que podem ser progressivamente integradas de acordo com as necessidades e o orçamento de cada organização. Het optimaliseren van het rendement op investering (ROI) door middel van systemen die niet alleen bedreigingen detecteren, maar ook geautomatiseerde reacties genereren, is essentieel voor investeren in AI-beeldbewaking.

Zo heeft de integratie van kunstmatige intelligentie in videobewaking de beveiligingssector revolutionair veranderd, door efficiëntere en nauwkeurigere oplossingen te bieden. Intussen is het essentieel om de uitdagingen op het gebied van privacy, cyberveiligheid, het verminderen van valse alarmen en schaalbaarheid aan te pakken om het verantwoorde en effectieve gebruik van deze technologie te waarborgen. Naarmate AI blijft evolueren, wordt verwacht dat videobewakingssystemen steeds intelligenter, autonomer en toegankelijker worden, en zich vestigen als een essentieel hulpmiddel voor veiligheid in stedelijke, industriële en commerciële omgevingen.

In de afgelopen jaren is het landschap van sociale media drastisch veranderd. Als merken en contentmakers vroeger grote doelgroepen organisch konden bereiken, lijkt die realiteit vandaag de dag steeds verder weg te zijn. Het algoritme van de belangrijkste platforms – zoals Instagram, Facebook, TikTok en zelfs LinkedIn – heeft het gratis bereik van berichten aanzienlijk verminderd, waardoor bedrijven en influencers worden gedwongen te investeren in betaalde media om zichtbaarheid te garanderen. Maar wat ligt achter deze verandering en wat zijn de alternatieven voor wie wil blijven groeien zonder afhankelijk te zijn van advertenties?

De organische bereik, het aantal mensen dat een bericht bekijkt zonder promotie, neemt jaar na jaar af. Op Facebook was dit percentage bijvoorbeeld in 2012 al hoger dan 16%, maar momenteel ligt het rond de 2 tot 5% voor zakelijke pagina's. Instagram volgt dezelfde weg, waarbij steeds meer betaalde of virale inhoud wordt geprefereerd. TikTok, dat ontstaan is als een meer democratisch alternatief, past ook zijn algoritme aan om gesponsorde inhoud en makers die investeren in het platform te bevoordelen.

Deze daling in organisch bereik is geen toeval. Sociale media zijn bedrijven en moeten als zodanig inkomsten genereren. De belangrijkste manier van inkomsten genereren van deze platforms komt uit de verkoop van advertenties, wat betekent dat hoe minder gratis bereik een profiel heeft, hoe meer het wordt aangemoedigd om te betalen om zijn publiek te bereiken.

Daarom hebben sociale netwerken hun status als "netwerk" verloren en zijn ze feitelijk "sociale media" geworden, waar de zichtbaarheid steeds meer afhankelijk is van financiële investeringen. Het oorspronkelijke concept van mensen verbinden is vervangen door een bedrijfsmodel dat de weergave van gesponsorde inhoud prioriteert, waardoor betaalde verkeer een noodzaak wordt voor wie wil groeien op de platforms.

De grote merken, met robuuste marketingbudgetten, kunnen deze impact opvangen en zwaar investeren in betaalde media. Kleine bedrijven en onafhankelijke makers staan daarentegen voor steeds grotere uitdagingen om te groeien en hun publiek te betrekken zonder geld uit te geven.

No entanto, é importante observar que o tráfego pago nas mídias sociais ainda é acessível. Vandaag de dag kan elk klein bedrijf met minder dan R$ 6 per dag inhoud promoten en potentiële klanten bereiken. Dit heeft de toegang tot digitale reclame gedemocratiseerd, waardoor meer ondernemers zichtbaarheid krijgen. Echter, deze afhankelijkheid van de platforms betekent ook dat zonder investering de blootstelling uiterst beperkt kan zijn.

Een ander bijwerking van deze verandering is de homogenisering van de inhoud. Met netwerken die prioriteit geven aan gesponsorde of zeer virale inhoud, worden de feeds steeds meer gestandaardiseerd, waardoor de diversificatie van stemmen en niches wordt bemoeilijkt.

Ondanks de moeilijkheden kunnen enkele strategieën nog steeds merken en makers helpen groeien zonder uitsluitend afhankelijk te zijn van betaalde advertenties. In de methode die ik gebruik en onderwij, genaamd Metamorfose Social Mediaklik hier, ik pleit ervoor dat om meer succes op sociale media te behalen, merken een belangrijke volgorde moeten volgen om hun bereik te vergroten:

1 – ZijnVoor alles moeten merken duidelijk hun waarden, gedrag en missie uitdrukken. Het publiek verbindt zich met authenticiteit, en niet alleen met producten of diensten.De essentie van het merk moet in de praktijk worden getoond, niet alleen in woorden.

2 – Weten:Delen van kennis en expertise, door het aanbieden van inhoud die problemen oplost en waarde toevoegt voor het publiek.

3 – Verkopen:Pas nadat je autoriteit en relatie hebt opgebouwd, wordt het aanbieden van producten of diensten natuurlijker en effectiever. Wanneer het merk al heeft laten zien wie het is en wat het kan, wordt de verkoop een gevolg.

Dat wil zeggen, voordat ze praten over wat ze verkopen, moet het merk laten zien wat het is en wat het weet.Deze aanpak zorgt voor meer verbinding en betrokkenheid, waardoor de digitale aanwezigheid sterker wordt.

Bovendien kunnen enkele strategieën nog steeds helpen om het organische bereik te vergroten zonder uitsluitend afhankelijk te zijn van betaalde advertenties:

Wed op waardevolle inhoudPublicaties die echte interactie stimuleren, zoals enquêtes, vragen en discussies, bereiken nog steeds een goed bereik.

Strategisch gebruik van Reels en ShortsKorte en dynamische formaten, vooral die volgen trends, blijven worden aangedreven door de platforms.

Gemeenschap en betrokkenheidAuteurs die hun relatie met hun publiek versterken door reacties te beantwoorden, te interactieëren in de Stories en deelname aan te moedigen, behouden doorgaans een stabieler bereik.

SMO (Social Media Optimization) voor sociale netwerkenHet gebruik van de juiste zoekwoorden in de bio, bijschriften en hashtags helpt de ontdekking van de inhoud te verbeteren.

Verkenning van nieuwe platformsNaarmate netwerken zoals TikTok en LinkedIn hun algoritmen aanpassen, kunnen er nieuwe ruimtes ontstaan met betere kansen op organisch bereik.

Verkenning van nieuwe platformsIn plaats van alles op één netwerk te zetten, zoals Instagram, is het essentieel om de digitale aanwezigheid te diversifiëren. Platforms zoals TikTok, Pinterest, LinkedIn, X, Threads en YouTube bieden nieuwe etalages voor bedrijven.

Elke nieuwe sociale media die opduikt, is een nieuw etalage voor uw bedrijf. Alle worden geïndexeerd door Google en door inhoud te distribueren naar verschillende platforms wordt je digitale aanwezigheid sterker. Helaas zien velen digitale marketing nog steeds als synoniem voor Instagram, wat het groeipotentieel beperkt. Inzetten op slechts één netwerk kan riskant zijn, omdat elke wijziging in het algoritme rechtstreeks invloed kan hebben op de resultaten.

Het huidige scenario maakt duidelijk dat de organische bereik niet zal terugkeren naar wat het vroeger was. Echter betekent dit niet dat hij volledig zal verdwijnen. De uitdaging voor merken en makers zal zijn om betaalde mediainvesteringen in evenwicht te brengen met strategieën die hun relevantie en verbinding met het publiek behouden, zodat hun boodschap blijft aankomen bij de juiste mensen – met of zonder advertentie-investering.

Vinícius Taddone is marketing director and founder of VTaddone®www.vtaddone.com.br